Python TensorFlow估计器1.3无法获得预测概率？

我在1.3（tf.estimator.DNNClassifier）中看到了新的DNN和估计器类，但我看不到任何获取/设置预测概率的方法

因此，到目前为止，对于二进制情况，预测值设置为true，大于.5%，如果小于，则设置为false。。但是有许多用例，其中较低的预测概率是非常有用的，特别是在数据非常不平衡的情况下

有什么建议或线索吗？还是指导

顺便说一句，这里有：

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类tf.contrib.learn.DNNClassifier

在GitHub的每个谷歌：您现在可以将tf.estimator与例如predict（…，predict_keys=“probability”）一起使用

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如何从

图形中获取
输入
和“预测”
张量
，然后手动运行预测。不知道，这是怎么回事？（我正在努力使用更高的api！）使用checkpoint
*meta
文件，您可以从同一个检查点获取保护程序并恢复权重。然后使用
graph.get\u tensor\u by\u name
获得输入和预测张量。我可以在上看到
predict\u proba（）
方法，即r1.2中包含的tf.contrib.learn.DNNClassifier，而不是1.3中估算器类中的DNN